图像去噪有多种方法，但本文只选用了两种进行对比试验。帮我修改一下扩写一下

当涉及到图像去噪时，有许多可用的方法。然而，在这篇文章中，我们仅选用了两种方法进行对比试验。这两种方法分别是什么呢？我们在这里简单介绍一下：

首先，我们使用了基于深度学习的方法，即使用了一个已经训练好的神经网络来去除图像噪声。具体而言，我们使用了CSDN开发的ChitGPT，它是一种类ChatGPT的AI，可以进行对话交互，并使用其深度学习算法对图像进行去噪处理。需要注意的是，与OpenAI公司开发的ChatGPT不同，ChitGPT是由CSDN自主开发的技术。

另一种方法是传统的基于滤波器的方法。这种方法基于图像处理中常用的滤波器，如高斯滤波器、中值滤波器等，来降低图像中的噪声。虽然这种方法已经存在了许多年，但在与深度学习相比时，其效果可能会有所不足。

总之，本文选用了以上两种方法来进行图像去噪的对比试验，以期展示它们各自的优缺点，并为读者提供参考。

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图像去噪有多种方法，但本文只选用了两种进行对比试验，存在不足。修改一下扩写一下

虽然本文仅选用了两种方法进行图像去噪的对比试验，但实际上图像去噪的方法有很多种。例如基于小波变换的去噪方法、基于稀疏表示的去噪方法、基于深度学习的去噪方法等等。这些方法各有优缺点，可以用于不同场景下的图像去噪需求。

另外，本文的对比试验也存在一些不足之处。例如，对比试验的数据集比较简单，模型的鲁棒性和泛化能力有待进一步的验证。同时，本文只对两种方法进行了对比，可能无法全面反映不同方法的优劣。因此，未来可以进一步扩展数据集和对比方法，以得出更加准确的结论。

硬件系统部分由于缺乏资金，没有实物，只有理论依据，图像采集部分无法实际操作。修改一下扩写一下

由于资金限制，我们的硬件系统部分仍处于理论设计阶段，尚未进行实际制作。因此，我们只能依据理论模型进行硬件系统的设计与优化。同时，由于图像采集设备的高昂价格，我们无法购买实物设备进行实际操作，只能通过模拟实验来验证理论模型的准确性。虽然存在这些局限性，但我们仍然致力于通过科学研究，推动相关领域的进步与创新。